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from sklearn.decomposition import PCA  X_dr = PCA(2).fit_transform(X) X_dr.shape r = np.exp(-(X_dr*

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是因为测试集没有做和训练时一样的降维处理吗? 我使用了vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), analyzer='char')和selector = Se

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from pathlib import Path import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import svm

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下面是我今天做题遇到的问题,在划分数据集的时候,输出结果和要求输出结果不匹配。我的输出结果是全部输出,而要求输出的只输出了前2个和后2个。可是我查了很多博客,都没有说明中间的数据怎么可以把它省略掉。